Durante la semana pasada, @arcinstitute publicado tres nuevos descubrimientos de los que estoy muy orgulloso. • Los primeros genomas funcionales generados por IA del mundo. Usando Evo 2 (el modelo de ML biológico más grande jamás entrenado, que Arc lanzó en asociación con @nvidia en febrero), los científicos de Arc aprovecharon el hecho de que Evo 2 es un modelo generativo para producir secuencias completamente nuevas para genomas completos de fagos. Es decir, utilizaron IA para producir genomas completamente nuevos, nunca antes vistos por la naturaleza. Sintetizaron experimentalmente estos genomas y demostraron que estos fagos generados por IA realmente funcionan, matando a la bacteria E. coli con alta eficacia. • Germinal, un sistema de IA para crear nuevos anticuerpos. El diseño de anticuerpos es uno de los grandes problemas de la biología médica dada su evidente importancia y utilidad para la creación de terapias. (Los anticuerpos son partículas diminutas que ayudan al sistema inmunitario a identificar patógenos y otros intrusos dañinos. Véase también el reciente artículo de Works in Progress sobre este tema: [1].) Hoy en día, el diseño de anticuerpos eficaces es muy caro y lento. Germinal es una forma barata y rápida de producir candidatos a fármacos, con tasas de éxito de hasta el 22%. Esto significa que uno puede pasar de tener que seleccionar a miles de candidatos en el laboratorio a seleccionar quizás unas pocas docenas. Es pronto, pero sospecho que mejores métodos para diseñar anticuerpos serán muy importantes para el tratamiento de enfermedades en los próximos años. • Hoy, publicamos un artículo que muestra que la "edición puente", que los científicos de Arc introdujeron por primera vez el año pasado, puede realizar ediciones precisas en células humanas de hasta 1 millón de pares de bases de largo, y sin depender de maquinaria de reparación celular intrínsecamente impredecible (que requiere CRISPR, lo que a menudo conduce a errores de edición). Demostraron que es posible usar esta edición para cortar las repeticiones de ADN que causan la ataxia de Friedreich (una enfermedad neurológica), un enfoque que también debería ser relevante para la enfermedad de Huntington y otros trastornos similares. Una cosa particularmente interesante es que es posible especificar cada nucleótido dentro de la ventana de edición extendida, lo que significa que las ediciones de puente recursivas podrían ser una forma poderosa de reprogramar incluso los rasgos biológicos causados por muchas mutaciones genéticas. (Las terapias genéticas actuales se dirigen a mutaciones individuales). Arc es bastante nuevo. Sus puertas se abrieron a mediados de 2022 y ahora son 300 personas. Estoy entusiasmado con estos descubrimientos porque muestran que varias de nuestras esperanzas en comenzar Arc están comenzando a dar sus frutos: • La IA/ML y la computación están en el centro de los tres. Eso es obviamente cierto para los dos primeros, pero el elemento genético móvil detrás de la edición de puentes también se descubrió como resultado de una compleja búsqueda computacional. Una de nuestras premisas al iniciar Arc fue la creencia de que la intersección del software / IA y la biología experimental del laboratorio húmedo debería permitir grandes cosas. (Y además de requerir un gran trabajo computacional, los tres también requirieron un fuerte trabajo de laboratorio húmedo, estrechamente coordinado bajo un solo techo físico). • Hemos estado jugando con la idea de que un puñado de tecnologías están permitiendo un nuevo tipo de "bucle de Turing" en biología: los avances en la secuenciación (incluida la secuenciación unicelular) nos brindan nuevas formas de leer; los transformadores y la IA nos brindan nuevas formas de pensar; y la genómica funcional (como la edición puente) nos da nuevas formas de escribir. Este trío de descubrimientos abarca cada parte de este ciclo, y tenemos la esperanza de que haya rendimientos compuestos al mejorar cada parte. • Arc es una organización sin fines de lucro, que esperábamos que facilitara la colaboración con otros, ya que podemos evitar preocupaciones sobre el rendimiento financiero. Esto está demostrando ser importante, y estos tres proyectos implicaron una estrecha colaboración con otros. Germinal se realizó en asociación con @SynBioGaoLab en Stanford; Evo 2 fue entrenado en asociación con Nvidia. La edición de puentes se publicó conjuntamente con una estructura del Laboratorio de @HNisimasu de la Universidad de Tokio. Arc intenta hacer que sus descubrimientos sean útiles (ver el Evo 2 Designer[2]) para otros, y el código detrás de los proyectos computacionales es de código abierto, con la esperanza de que sea fácil para otros detectar nuevas oportunidades de colaboración y asociación en el futuro. Sobre todo, Arc en sí es una colaboración continua con @UCSF, @UCBerkeley y @Stanford. • Con Arc, queríamos permitir un mejor trabajo de abajo hacia arriba y de arriba hacia abajo. Con la financiación totalmente flexible y sin condiciones que proporcionamos a los investigadores, queremos permitir descubrimientos y vías de investigación completamente inesperados. Con las iniciativas de nuestro instituto (en torno a la creación de una célula virtual y la curación del Alzheimer), queremos aplicar una escala y un nivel de coordinación que generalmente es difícil en la ciencia básica. Germinal es un descubrimiento "sorpresa" que no implicó una coordinación de arriba hacia abajo, mientras que Evo 2 es el resultado de una ambiciosa planificación y financiación de alto nivel. • La humanidad nunca ha curado una enfermedad compleja (una categoría que incluye la mayoría de las enfermedades neurodegenerativas, la mayoría de los cánceres y la mayoría de las enfermedades autoinmunes), y mi esperanza es que Arc pueda ayudar a cambiar esto. También está claro que la IA revolucionará la biología, y espero que Arc pueda agregar de manera efectiva los ingredientes necesarios para capitalizar completamente su promesa. Soy parcial, pero creo que parte de la biología más genial del mundo se está haciendo actualmente en Arc. (Siempre están contratando si estás interesado). Si bien soy cofundador de Arc, paso casi todo mi tiempo en Stripe, donde pasamos nuestro tiempo construyendo infraestructura económica para Internet. Todo el crédito por el progreso de Arc debe ir a los notables científicos y personal que han hecho de Arc su hogar o que han elegido colaborar con nosotros. (Puede leer más sobre estos descubrimientos particulares en estos hilos: [3], [4], [5]). También estoy muy agradecido con los increíbles empleados de Stripe que han construido la empresa que hace posible el trabajo continuo de Arc, y con los millones de clientes que han elegido asociarse con Stripe. John y yo nos sentimos afortunados de poder apoyar el trabajo de Arc en la medida en que lo hacemos. Tal vez esto sea leer demasiado, pero a veces siento que hay algo en común entre @arcinstitute y @stripe. Tanto la biología como la infraestructura económica implican razonar sobre sistemas complejos con muchos niveles de efectos emergentes, y en ambos casos la construcción de las herramientas adecuadas puede tener beneficios casi ilimitados. Aunque el progreso en ambos tiende a llevar mucho tiempo, también parece que los próximos cinco años en ambos serán algunos de los más interesantes que se recuerdan. (Si la infraestructura económica es lo tuyo, tenemos una gran cantidad de anuncios fantásticos en el Stripe Tour en Nueva York la próxima semana. ¡Sintoniza!)